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그는 한숨을 내쉬며 넥타이를 조여 맸다. 대출 이자와 아파트 관리비, 그리고 아이들의 교육비를 생각하면 이 자리를 지켜야만 했다. 하지만 최근 회사의 상황은 최악이었다. 재고는 쌓여가는데 정작 시장이 원하는 신모델은 결품이었고, 영업과 생산, 재무 부서는 서로의 탓만 하며 매일 마라톤 회의를 이어갔다. 김 부장은 이것이 단순한 운 나쁜 상황이 아니라는 것을 직감하고 있었다. 그것은 마치 낡은 엔진을 단 트럭이 고속도로를 달리는 것과 같은, 구조적인 한계였다.
회사에 도착하자마자 김 부장을 맞이한 것은 본부장의 호출이었다. 회의실 안은 차가운 공기만 가득했다. 본부장은 지난 분기 실적 보고서를 테이블에 내던지며 소리를 높였다. 어떻게 예측 정확도는 매달 떨어지고, 긴급 운송비는 천정부지로 솟구치느냐는 질책이었다. 김 부장은 억울했다. 팀원들은 매일 밤을 새워가며 수백 개의 엑셀 시트와 씨름했고, 기능별 부서들과 협의하기 위해 수십 번의 전화를 돌렸다. 하지만 돌아오는 것은 '정보가 늦다', '숫자가 다르다'는 비판뿐이었다.
그날 오후, 김 부장은 오랜 멘토인 차 교수를 찾았다. 차 교수는 과거 글로벌 SCM의 대가였으며, 지금은 새로운 기업 운영 모델을 연구하고 있었다. 김 부장의 하소연을 묵묵히 듣던 차 교수는 화이트보드에 'TOM'이라는 글자를 적었다. 전통적 운영 모델(Traditional Operating Model), 그것이 바로 김 부장을 괴롭히는 본질적인 문제라고 차 교수는 지적했다.
차 교수는 김 부장에게 지금의 조직이 기능별, 프로세스별, 그리고 시스템별로 완전히 단절된 사일로(Silo)에 갇혀 있다고 설명했다. 영업은 매출만 보고, 공급망은 납기만 보며, 재무는 마진만 따지는 구조 속에서 전사적인 최적화는 불가능하다는 것이었다. 시장은 빛의 속도로 변하는데, 회사의 계획 주기는 여전히 주 단위, 월 단위에 머물러 있으니 가치가 누수되는 것은 당연한 결과였다. 차 교수는 이 가치 누수가 기업 EBITDA의 1~3%에 달하며, 연간 수천억 원이 허공으로 사라지고 있다고 덧붙였다.
"김 부장, 이제는 AI를 단순히 도구로 도입하는 수준을 넘어서야 하네. AI가 의사결정의 핵심이 되는 새로운 운영모델, 즉 APEX(Agile, Adaptive, Autonomous Integrated Planning & Execution) 운영 모델로 갈아타야 할 때야." 차 교수의 눈빛은 진지했다.
그는 APEX가 Agile(민첩성), Adaptive(적응력), Autonomous(자율화)의 세 가지 운영 원칙으로 이루어져 있다고 설명했다. 민첩성은 변화를 즉각 감지하고 전사가 동기화된 결정을 내리는 속도를 의미하고, 적응력은 매 사이클의 결과에서 학습하여 스스로 정책을 개선하는 능력을 뜻했다. 그리고 마지막 자율화는 신뢰가 쌓인 후 루틴한 의사결정을 AI 에이전트에게 맡기는 종착역이었다 .
김 부장은 혼란스러웠다. "교수님, 저희도 AI를 씁니다. 수요 예측 모델도 있고 챗봇도 있어요." 하지만 차 교수는 고개를 저었다. "그건 파편화된 AI일 뿐이네. 진정한 APEX는 기업의 모든 데이터와 논리, 규칙을 연결한 '엔터프라이즈 지식 그래프(EKG)'를 기반으로 전사 의사결정 체계를 재설계하는 것이네. o9 디지털 브레인은 이 복잡한 연결을 현실로 구현해 줄 수 있는 플랫폼일 뿐이고, 변화의 핵심은 운영 방식의 변화라네".
차 교수는 4Ws라는 표준 의사결정 프레임워크를 소개했다. 무슨 일이 일어났고 왜 그랬는지(What happened and why?), 현재의 최신 상태는 무엇인지(What is the latest state?), 앞으로 어떤 일이 벌어질지(What is likely to happen?), 그리고 우리는 어떤 조치를 취해야 하는지(What actions should we take?)를 전사가 같은 언어로 실시간 답할 수 있어야 한다는 것이었다.
김 부장은 팀으로 돌아와 운영 방식의 변화를 시도하기로 했다. 그는 먼저 가장 큰 골칫거리였던 '원자재 가격 쇼크 대응'에 APEX 운영 원칙을 적용해 보았다. 기존 방식대로라면 구매팀이 단가를 파악하고, 재무팀이 마진 영향을 계산하며, 영업팀이 판가 인상 가능성을 타진하는 데만 2주일이 걸렸을 터였다. 하지만 o9 디지털 브레인 플랫폼 위에 구현된 APEX 모델은 달랐다. 시스템은 단가 상승이 전체 P&L에 미치는 영향을 단 몇 시간 만에 시나리오로 보여주었다. 어떤 모델의 공급을 줄이고 어떤 채널의 프로모션을 중단해야 마진 누수를 최소화할 수 있는지, 전사 최적화 관점의 권고안이 도출되었다.
이 과정에서 김 부장은 'Neuro-Symbolic AI'의 위력을 실감했다. 언어 모델인 Neural AI가 사용자의 복잡한 질문을 이해하고, Symbolic AI가 기업의 엄격한 비즈니스 규칙과 제약 조건을 적용하여 신뢰할 수 있는 답을 내놓았다. 이른바 '10-80-10' 모델이었다. 처음 10%의 Neural AI가 질문의 의도를 파악하고, 중간 80%의 Symbolic AI(EKG)가 정교한 계산을 수행하며, 마지막 10%의 Neural AI가 다시 비즈니스 언어로 결과를 설명해 주는 방식이었다.
변화는 서서히, 그러나 강력하게 나타났다. 과거에는 계획과 실적의 차이가 발생하면 서로를 비난하기에 바빴지만, 이제는 'Post-Game Analysis(PGA)' 원칙에 따라 AI 에이전트가 그 원인을 드라이버 단위로 분석해 주었다. " 이번 결품은 예측 오류가 아니라 협력사의 리드타임 변동 때문입니다. 정책 파라미터를 0.5일 상향 조정하겠습니다." AI의 객관적인 진단 앞에 소모적인 논쟁은 사라졌다.
김 부장은 이제 팀원들이 엑셀 작업에 파묻히는 대신, AI가 제안한 시나리오를 검토하고 전략적인 판단을 내리는 모습에 뿌듯함을 느꼈다. 생산성은 비약적으로 향상되었고, 무엇보다 팀원들의 눈빛에 생기가 돌았다. 그들은 이제 단순한 데이터 수집가가 아니라, 기업의 가치를 지키는 의사결정자로 변모해 있었다.
몇 달 뒤, 다시 열린 경영 회의에서 본부장은 환한 미소를 지었다. EBITDA는 수천억 원이 개선되었고, 재고 회전율은 역대 최고치를 기록했다. 무엇보다 시장의 급격한 변동에도 흔들리지 않는 회복탄력성을 갖추게 된 것이 가장 큰 성과였다. 김 부장은 발표를 마치며 창밖의 서울 풍경을 바라보았다. 안개는 걷히고 선명한 도시의 윤곽이 드러나 있었다.
그날 저녁, 김 부장은 평소보다 일찍 퇴근해 잠실 아파트의 소파에 몸을 기댔다. 더 이상 긴급한 회의나 데이터 확인을 위해 노트북을 켤 필요가 없었다. AI 에이전트들이 설정된 가드레일 안에서 루틴한 업무들을 처리하고 있을 것이기 때문이었다. 그는 비로소 2026년이라는 거친 파도를 넘을 수 있는 튼튼한 배에 올라탔음을 확신했다. APEX는 단순한 시스템 도입이 아니라, 기업이 살아남고 번영하기 위한 새로운 '생존방식'이자 '운영체계'였다. 김 부장은 안도감과 함께 내일의 도전이 기다려지는 자신을 발견하며 깊은 잠에 들었다.
김 부장이 경험한 이 혁신의 여정을 통해 귀사의 운영 모델을 APEX로 전환해 보십시오. 의사결정의 속도를 높여 더 높은 성장과 수익성(Margin) 개선, 그리고 현금흐름의 극대화를 달성하는 진정한 혁신, 이제 o9과 함께 그 첫걸음을 시작하시겠습니까?
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